انجمن کامپیوتر ایران

در این مقاله روشی برای شناسایی علائم راهنمایی‌ و رانندگی با استفاده از شبکه‌های عصبی و الگوریتم YOLO نسخه 3 پیشنهاد شده است. بنا به تحقیقات انجام شده، اکثر تصادفات رانندگی، از بی‌توجهی به این علائم ناشی می‌‌شود، بنابراین به‌کارگیری سیستم شناسایی علائم راهنمایی‌ و رانندگی به‌عنوان یک سیستم دستیار راننده می‌‌تواند آمار تصادفات را کاهش دهد. الگوریتم و دیتاست پیشنهادی قادر است در زمانی که با شدت و ضعف نور مواجه هستیم به‌درستی پاسخگو باشد. نوآوری این طرح را می‌‌توان توانایی تشخیص در شرایطی که نور، وضعیت دوربین، شرایط آب‌وهوا و کیفیت دوربین مناسب نیست مطرح نمود. با استفاده از دیتاست GTSDB و انجام تکنیک‌های داده‌افزایی بر روی همین دیتا‌ست به‌منظور تقویت داده‌ها و افزایش دقت شناسایی علائم راهنمایی‌ و رانندگی استفاده گردید. در این روش ابتدا کلیه داده‌های دیتا‌ست دریافت می‌‌گردد و جهت بهبود روند سرعت شناسایی و دقت بالاتر از داده‌افزایی استفاده گردید، و به‌منظور دقت بالاتر سایز تصاویر 416×416 در نظر گرفته شد و در نهایت، پس از آماده‌سازی وزن‌های YOLO با برنامه پایتون تست گردید. در مجموع، دقت روش پیشنهادی به 99.70 درصد رسید، وزن‌های آماده شده نسبت به دیتا‌ست GTSDB از دقت و سرعت تشخیص بالاتری، در زمان‌های مختلف روز، موقعیت و فاصله‌های متفاوت برخوردار است.